[发明专利]语音合成方法及电子设备

权利要求书

1.一种语音合成方法，其特征在于，所述方法包括：

将待处理文本输入文本特征提取模型，得到第一文本特征；

将所述第一文本特征输入用于分词的第一条件随机场CRF模型，得到分词结果；

将所述第一文本特征及所述分词结果输入用于词性标注的第二CRF模型，得到词性标注结果；

基于所述词性标注结果进行文本分析，得到文本分析结果；

基于所述文本分析结果进行语音合成。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述文本特征提取模型为多层长短期记忆神经网络BLSTM模型，所述将所述第一文本特征输入用于分词的第一条件随机场CRF模型之前，所述方法还包括：

将所述待处理文本输入用于文本特征提取的卷积神经网络CNN模型，得到第二文本特征；

所述将所述第一文本特征输入用于分词的第一条件随机场CRF模型，得到分词结果，包括：

将所述第一文本特征及所述第二文本特征输入第一CRF模型，得到分词结果。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述将所述第一文本特征及所述分词结果输入用于词性标注的第二CRF模型，得到词性标注结果，包括：

将所述第一文本特征、所述第二文本特征及所述分词结果输入第二CRF模型，得到词性标注结果。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于所述词性标注结果进行文本分析，得到文本分析结果，包括：

将所述第一文本特征、所述第二文本特征、所述分词结果及所述词性标注结果输入用于文本注音的第三CRF模型，得到文本注音结果；

基于所述文本注音结果进行文本分析。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述基于所述文本注音结果进行文本分析，包括：

将所述第一文本特征、所述第二文本特征、所述分词结果、所述词性标注结果及所述文本注音结果输入用于韵律预测的第一深度神经网络DNN模型，得到韵律预测结果；

基于所述韵律预测结果和所述文本注音结果进行文本分析。

6.一种电子设备，其特征在于，所述电子设备包括：

第一输入模块，用于将待处理文本输入文本特征提取模型，得到第一文本特征；

第二输入模块，用于将所述第一文本特征输入用于分词的第一条件随机场CRF模型，得到分词结果；

第三输入模块，用于将所述第一文本特征及所述分词结果输入用于词性标注的第二CRF模型，得到词性标注结果；

分析模块，用于基于所述词性标注结果进行文本分析，得到文本分析结果；

合成模块，用于基于所述文本分析结果进行语音合成。

7.根据权利要求6所述的电子设备，其特征在于，所述电子设备还包括：

第四输入模块，用于将所述待处理文本输入用于文本特征提取的卷积神经网络CNN模型，得到第二文本特征；

所述第二输入模块具体用于：

将所述第一文本特征及所述第二文本特征输入第一CRF模型，得到分词结果。

8.根据权利要求7所述的电子设备，其特征在于，所述第三输入模块具体用于：

将所述第一文本特征、所述第二文本特征及所述分词结果输入第二CRF模型，得到词性标注结果。

9.根据权利要求8所述的电子设备，其特征在于，所述分析模块包括：

输入单元，用于将所述第一文本特征、所述第二文本特征、所述分词结果及所述词性标注结果输入用于文本注音的第三CRF模型，得到文本注音结果；

分析单元，用于基于所述文本注音结果进行文本分析。

10.根据权利要求9所述的电子设备，其特征在于，所述分析单元具体用于：

将所述第一文本特征、所述第二文本特征、所述分词结果、所述词性标注结果及所述文本注音结果输入用于韵律预测的第一深度神经网络DNN模型，得到韵律预测结果；

基于所述韵律预测结果和所述文本注音结果进行文本分析。

11.一种电子设备，其特征在于，包括处理器、存储器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时实现如权利要求1至5中任一项所述的语音合成方法的步骤。